artículo

Los problemas de identificación de caracteres ocr
para la recuperación de texto en el libro antiguo:
un análisis de caso en el Fondo
Antiguo de la Biblioteca Central, unam
Identification problems for ocr characters for text retrieval in ancient books: A case
study in the Ancient Collections of the Central Library at unam
Silvia Socorro Ballesteros Estrada,* Guillermo Morales
Romero,** Pavel Alfredo Cedillo Pérez***
Resumen
El presente artículo describe de manera general los problemas enfrentados para lograr una correcta recuperación
de texto por medio del reconocimiento óptico de caracteres (ocr) en el libro antiguo, tomando una muestra de las
obras de los siglos xv al xviii que resguarda el Fondo Antiguo de la Biblioteca Central de la Universidad Nacional
Autónoma de México (unam), digitalizadas por la Dirección General de Bibliotecas (dgb). Se presenta, en primer
lugar, la exposición teórica conceptual del ocr y su aplicación en la recuperación de texto para continuar con la
ejemplificación de los factores que determinan la correcta o incorrecta identificación de los grafemas en estos libros
mediante las pruebas aplicadas con el software Adobe Acrobat 8 Professional® y, por último, muestra algunos hallazgos obtenidos como producto del análisis e interpretación de los datos correspondientes a las variables.
Palabras Clave: Reconocimiento de texto, ocr, libro antiguo, digitalización de obras antiguas
Abstract
This article describes, in general terms, the problems faced for proper text retrieval through optical character recognition (ocr) in ancient books, by taking a sample of works from the fifteenth to the eighteenth centuries that are
protected in the Ancient Collections of the Central Library at unam, and digitized by the General Directorate of
Libraries. It first presents a conceptual theoretical exposition of ocr and its application in text retrieval to continue
with the exemplification of the factors that determine the correct or incorrect identification of the graphemes in
these books, by means of some tests applied with Adobe Acrobat 8 Professional and, last, it shows some findings
obtained as a result of the analysis and interpretation of the data corresponding to the variables in question.
Keywords: Text recognition, ocr, ancient collections, digitization.
* Secretaria Técnica de Biblioteca Digital, Dirección General de Bibliotecas. Anexo de la
dgb,
Circuito de la Investigación
Científica, unam-cu, c.p. 04510, México d.f., México. Correo electrónico: [email protected].
** Fondo Antiguo y Colecciones Especiales, Biblioteca Central. Décimo piso del Edificio de Biblioteca Central, Circuito Interior,
unam-cu, c.p.
04510, México d.f., México. Correo electrónico: [email protected]; [email protected].
*** Secretaría Técnica de Biblioteca Digital, Dirección General de Bibliotecas. Anexo de la
dgb,
Circuito de la Investigación
Científica, unam-cu, c.p. 04510, México d.f., México. Correo electrónico: [email protected].
BIBL. UNIV., ENERO-JUNIO 2012 VOL. 15, No. 1, P. 25-34
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Los problemas de identificación de caracteres ocr para la recuperación de texto en el libro antiguo: un análisis de caso en el
Fondo Antiguo de la Biblioteca Central, unam
Introducción
L
os libros antiguos —entendidos como aquellos libros impresos cuyo común denominador
es haber sido producidos manualmente antes
de la aparición de la imprenta mecánica y la industria
editorial— forman parte de nuestro patrimonio bibliográfico, su importancia y valor histórico han motivado a las
instituciones que lo custodian a facilitar su preservación
y acceso universal. Los esfuerzos que muchas bibliotecas alrededor del mundo están llevando a cabo para su
rescate, estudio y divulgación como medidas de salvaguarda de los mismos son claros ejemplos de ello.
Los proyectos de digitalización de libros antiguos han
permitido un enorme avance en su rescate y preservación. Con una buena digitalización se obtiene un documento digital que emula a su original impreso, facilita
la consulta del contenido intelectual de las obras por
varios lectores a la vez y proporciona una reproducción
casi facsimilar de los documentos; además, se eliminan las restricciones de consulta por motivos conservativos y se evita el traslado de los usuarios al recinto
donde son custodiados.
Pero la digitalización de estos libros no se reduce a
la conversión de formatos —de análogo a digital— sino
va más allá y permite la obtención de documentos digitales bien organizados que logren la recuperación y
diseminación de la información vertida en esos libros
para la generación de nuevo conocimiento. Todo lo
anterior sin comprometer el estado conservativo de
los documentos que, además de contener información textual, contienen gran información si se estudian
como piezas arqueológicas a las que el paso del tiempo ha adherido o quitado elementos.
La Universidad Nacional Autónoma de México (unam),
como muchas otras universidades alrededor del mundo, ha invertido recursos en digitalizar los documentos
históricos que custodia para garantizar su conservación y consulta por parte de su comunidad. Durante el
segundo trimestre de 2010, la Dirección General de
Bibliotecas (dgb) de la unam inició un proyecto coordinado por la Subdirección de Biblioteca Central para
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digitalizar la totalidad de los libros antiguos que custodia su Fondo Antiguo. Se contemplaron en un principio todos los impresos entre los siglos xv y xviii como
prioridad, posteriormente se incluyeron aquellos libros
decimonónicos cuya importancia histórica los convirtiera en candidatos ideales para su digitalización. Dicho proyecto procuró en todo momento la obtención
de imágenes tiff a 24 bits de color con una resolución
superior a los 300 dpi y compresión lzw que asegurara una óptima calidad de imagen1, capturando la mayor
cantidad de información útil para la investigación de
estas obras, es decir, información no sólo representada por el texto impreso sino también por el resto de los
elementos que lo acompañan, como exlibris, marcas
de fuego, anotaciones manuscritas en las portadas y
al margen de las cajas tipográficas.
Tras un gran esfuerzo para ejecutar con éxito dicho proyecto debido a la delicadeza del trabajo, en este momento la dgb cuenta con más de 3 800 libros antiguos
digitalizados y a disposición de la comunidad universitaria que desee consultarlos, descargarlos e imprimirlos.
Así pues, los avances tecnológicos en el campo de
la digitalización nos han provisto de herramientas suficientemente poderosas para poder esquivar las limitaciones de recuperación de información a las que los
modelos tradicionales nos ataban. Un ejemplo claro es
el desarrollo de software para el reconocimiento óptico
de caracteres que permite a las personas realizar búsquedas de texto completo en los documentos digitales
que no nacieron originalmente como tales. ¿Cuáles son
los problemas a los que nos enfrentamos si deseamos
obtener un reconocimiento óptico de caracteres en documentos con más de trescientos años de antigüedad?
Para la elaboración del proyecto se consideraron los estánda-
1
res que la Universidad de Cornell adoptó y perfeccionó mediante una fórmula de Índice de Calidad (qi) para textos impresos,
desarrollada por su Comité de normas c10 de
aiim
y descrita
en Tutorial [en línea]: Digital Resolution Requirements for
Replacing Text-Based Material: Methods for Benchmarking
Image Quality. The Comission on Preservation and Access.
<http://www.clir.org/pubs/reports/pub53/pub53.pdf>
Silvia Socorro Ballesteros Estrada, Guillermo Morales Romero, Pavel Alfredo Cedillo Pérez
El ocr y su aplicación para libros antiguos
El software de reconocimiento óptico de caracteres u
ocr (por sus siglas en inglés) es un proceso de escaneado y comparación de caracteres cuyo propósito es
identificar letras o números impresos, evitando la necesidad de reescribirlos. El ocr intenta identificar las palabras por medido de la proximidad de caracteres y reconstruirlas según la disposición de la página original.2
El software se basa en algoritmos que convierten las
letras representadas en una imagen digital en caracteres ascii, lenguaje que puede posteriormente ser leído
y editado por algún procesador de textos común y corriente. De esta manera se puede ahorrar una gran cantidad de recursos humanos y se posibilita la búsqueda
y recuperación de texto a través de una computadora.
En el procesamiento de ocr están presentes cuatro
pasos básicos para lograr el reconocimiento de caracteres: binarización, fragmentación, adelgazamiento y
comparación de patrones.3
La binarización, en términos llanos, consiste en convertir la imagen digital en bitonal, procurando que se conserven las propiedades esenciales de ésta. Una forma
eficaz para realizar una óptima binarización es mediante
su histograma4, a partir del cual podemos identificar el
número de pixeles en la escala de grises para dividirlos
y convertirlos en negros o en blancos (imagen 1).
Posteriormente, la fragmentación localiza las zonas de interés (en este caso las letras) y las separara, basándose
en la intensidad con la que están dibujadas o los espacios
blancos entre ellas. Uno de los métodos para este proceso es segmentar la imagen digital en pequeños clusters o
áreas que no contengan elementos unidos en algún punto.
El adelgazamiento de los componentes consiste en
borrar de manera sucesiva los puntos del borde de
cada letra, preservando su tipología. El borrado de
puntos se realiza a partir de un esquema de barridos
sucesivos para no deformar la imagen original y conservar su figura (imagen 2).
Imagen 1. Histograma de una imagen binarizada.
2
ocr
[en línea]. Encyclopædia Britannica: Science & Technolo-
Gráfico de barras que permite reconocer y analizar patrones
4
gy. Britannica Academic Edition. <http://www.britannica.com/
de comportamiento en la información que no son aparentes a
EBchecked/topic/430371/ocr>
primera vista al calcular un porcentaje o la media.
Además, cabe señalar que se han desarrollado algoritmos que
3
permiten identificar otros factores en el texto como: inclinación, ángulo y distancia, como Optical Character Recongnition
for Cursive Handwriting.
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Imagen 2. Adelgazamiento de un componente.
Finalmente, el proceso de comparación identifica los caracteres resultantes del paso anterior y los coteja con una
serie de plantillas almacenadas en una base de datos,
permitiendo su identificación como letras o números. Esta
etapa es definitiva para la recuperación del texto, ya que de
su buen funcionamiento dependerá la obtención de la mayor cantidad de caracteres reconocidos correctamente.
Es importante anotar que el funcionamiento exitoso del
proceso ocr radica esencialmente en la clase de imagen
a la que se le apliquen estos procesos, es decir, una buena imagen supone dos cosas fundamentales: primera,
que el texto en el documento original sea legible, exento
de roturas o manchas, con letras uniformes y bien impresas (elementos comunes en una publicación moderna);
segunda, que la representación digital que se obtenga
de ella sea nítida, encuadrada, sin perspectiva o deformaciones por curvatura y a una resolución suficiente que
permita la captura fiel del texto impreso. Con una buena ejecución en los procesos de digitalización pueden
evitarse problemas futuros, logrando mejores resultados
sólo con determinar los requisitos de conversión, tal
como lo indica en su tercera sección el tutorial de digitalización de imágenes Llevando la teoría a la práctica5 de la
Universidad de Cornell. En resumen, mientras más clara
y menos ruido contenga la imagen, mejor.
¿Y en qué se distingue un impreso moderno de un
impreso antiguo? Como ya se dijo antes, su común
denominador es haber sido producidos manualmente.
Llevando la teoría a la práctica [en línea]: tutorial de digitaliza-
5
ción de imágenes. Biblioteca de la Universidad de Cornell, Departamento de Investigación. <http://www.library.cornell.edu/
preservation/tutorial-spanish/conversion/conversion-04.html>
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Con esto no quiere decir que hayan sido escritos a
mano, sino que su manufactura no se vio determinada
por procesos mecánicos. Estos libros, como muchos
saben, se elaboraban por medio de la composición
de tipos móviles, los cuales eran letras de metal fundido producidas por una matriz que les daba forma;
la sucesión de estos tipos formaban las palabras que
se acomodaban dentro de lo que se denominó caja
tipográfica. De esa manera el texto cobraba forma en
la caja y se imprimía en papel mediante el golpe de
una imprenta manual. Así pues una buena impresión
estaba condicionada por muchos factores, por ejemplo: la viscosidad de tinta empleada, la fuerza con la
que se golpeaba la prensa o el desgaste de los tipos
de metal, por lo tanto los productos obtenidos no eran
siempre homogéneos. Además, el libro antiguo, como
documento histórico, es susceptible al deterioro que
el tiempo mismo le confiere, como roturas, ataques de
insectos, deformaciones por humedad, manchas, expurgos, desgaste del papel, etcétera.
Es claro entonces que los resultados de los procesos
ocr se verán afectados por la naturaleza misma de los
documentos y no sólo por la calidad de la imagen digital que se obtenga de éstos. Incluso con una resolución superior a los 600 dpi y una nitidez impecable, el
ocr encontrará limitantes para las que no fue diseñado
en el reconocimiento de caracteres del libro antiguo.
De la teoría a la práctica: pruebas de concepto
ocr mediante Adobe Acrobat Professional®
Uno de los programas que tienen entre sus funciones
el Reconocimiento Óptico de Caracteres es Adobe
Acrobat Professional®, al ser uno de los software más
completos disponibles en el mercado y con buenos resultados en el reconocimiento de patrones para textos
modernos; se eligió para una prueba de ocr a algunos
ejemplos de las imágenes obtenidas durante el proyecto de digitalización de la dgb-unam.
Para la aplicación de este proceso basta con abrir el
documento, el cual puede tener una extensión .pdf
o .jpeg, .tiff, .gif, .png, o cualquier otra de archivo de
Silvia Socorro Ballesteros Estrada, Guillermo Morales Romero, Pavel Alfredo Cedillo Pérez
imagen, y posteriormente utilizar la opción Document
ocr Text RecognitionRecognize Text Using ocr.6
El resultado del proceso es un documento digital en
formato de texto, es decir, caracteres reconocibles por
una computadora, que se empalma a los caracteres dibujados en la imagen y permite seleccionar, buscar, copiar y pegar el texto desde el archivo origen (imagen 3).
Imagen 3. Texto seleccionable.
En este primer paso se deberá indicar en qué idioma
está escrito el texto que el usuario desea reconocer,
pues, como se mencionó, una vez que los procesos
de binarización, fragmentación, adelgazamiento estén
completos se intentará reconocer el texto a partir de
la comparación de sus resultados con plantillas almacenadas en una base de datos. Es entonces donde
surge el primer problema ¿Qué sucede si el texto que
quiero reconocer está en latín o en griego clásico?
Afortunadamente el software trabaja a nivel gráfico
mas no semántico; dicho de otro modo, lo que busca
es el reconocimiento de cada una de las letras que formen palabras, no de palabras completas con sentido
lógico. En teoría, basta con que el texto que queramos
procesar contenga los mismos caracteres alfabéticos
que el del idioma seleccionado y el ocr se optimiza
si seleccionamos correctamente el idioma a procesar.
Para las pruebas se optó por textos en francés, español y alemán, ya que el software posee la opción de
idioma para estos tres casos.
Acrobat
6
ocr
[en línea]: make your scanned documents sear-
chable. Acrobat blog insights, trends, news and highlights
on all things Acrobat. <http://blogs.adobe.com/acrobat/acrobat_ocr_make_your_scanned/>
Debido a que todas las imágenes del proyecto de digitalización de la dgb fueron generadas con las mismas características técnicas, y considerando los elementos a partir
de los cuales trabaja el ocr, los ejemplos seleccionados
se basaron principalmente en la forma del texto impreso
y no en el idioma en el que están escritos. Por lo tanto, se
ejecutaron los procesos ocr en tres textos con tipografías diferentes, a saber: Romana, Cursiva y Gótica.
El idioma español —al igual que el italiano, el francés
y el resto de lenguas romances— emplea letras del alfabeto latino. Del mismo modo que cualquier lengua,
ha sufrido procesos evolutivos hasta el establecimiento
de sus reglas ortográficas; asimismo, la representación
gráfica de las mismas también puede variar de acuerdo
a la época en la que fueron escritas o impresas. Por
ejemplo, un texto en el español más correcto puede
estar representado con grafemas que en la actualidad
han caído en desuso, tal es el caso de la “ç” o la “s”
larga7 (imagen 4). Uno de los principales problemas hallados en el reconocimiento por ocr fue la incapacidad
de identificar este grafema. En todas las pruebas de
las diferentes tipografías el software la reconoce como
“f”. Del mismo modo fácilmente confunde “t” por “r” y
“l” por “j”.
Imagen 4: Ejemplo del grafema “s” larga en un impreso
español del siglo xviii.
El siguiente ejemplo (imagen 5) es un texto francés
del siglo xviii impreso en letras romanas, al cual se le
aplicó el ocr; dentro de la imagen aparecen marcadas
todas las palabras que el software no reconoció correctamente. Como se puede apreciar, los caracteres son
claros, legibles, bien impresos y con interlineados suficientemente espaciosos. El documento está en buenas
condiciones y no presenta rasgaduras ni manchas que
puedan entorpecer el proceso ocr; sin embargo, las pa Grafema empleado en muchos impresos entre los siglos
7
xviii
xv
y
no sólo en español sino en francés, italiano, latín y alemán.
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labras no reconocidas representan el 19% del total del
texto. De este porcentaje de errores el 10% son palabras con el grafema “s” larga (gráfica 1).
Imagen 5. Memoires pour servir a l’Hisroire de Madame de
Maintenon. Amsterdam, 1756.
Gráfica 1. Porcentaje de texto reconocido con letra romana.
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30
En un segundo ejercicio (imagen 6), se tomó un texto del
siglo xvii en español, impreso en letras itálicas, cuya característica es la inclinación de las palabras y la concatenación
de varios grafemas. Los resultados arrojaron sólo un 25%
de palabras reconocidas correctamente, mientas que de
las no reconocidas el 10% son originadas por la aparición
de la “s” larga y el 65% es por otros casos. (Gráfica 2).
Imagen 6. De el bien: excelencias y obligaciones de el estado
clerical y sacerdotal. Sevilla, 1615.
Gráfica 2. Porcentaje de texto reconocido con letra itálica.
Silvia Socorro Ballesteros Estrada, Guillermo Morales Romero, Pavel Alfredo Cedillo Pérez
En el último ejercicio, se eligió un texto en alemán del siglo xviii con letra gótica. Se trata de grafemas angulosos
y fracturados, es decir, una sola letra puede aparecer
con trazos separados (imagen 7). Las letras góticas son
de difícil lectura, incluso para una persona, si no se está
habituado a ellas. Los resultados del ocr arrojaron sólo
un 12% de palabras reconocidas correctamente, los caracteres mejor identificados son “e”, “f”, “g”, “i”, “m”, mientras que entre los errores más frecuentes se hallan “s”,
“d”, “z” y prácticamente todas las mayúsculas, además
se confunde la “d” por “b” y la “z” por “3”. (Gráfica 3).
Estos son, en cifras, los resultados de las pruebas ocr
aplicadas a nuestras imágenes. Aunque debemos reconocer que —concordando con Hildelies8— además
de las letras y los elementos ajenos al texto como manchas o expurgos, existen factores que limitan el buen
funcionamiento del ocr, como la baja calidad de impresión, el espaciado irregular entre columnas y letras,
las tipografías muy pequeñas, el gramaje del papel,
etcétera. En los tres casos presentados se determinó
como una variante la clase de tipografía impresa en
el documento. Sin embargo, los porcentajes de palabras reconocidas pudieron estar o no determinados
también por la calidad de la impresión, pues durante
el proceso de adelgazamiento, como se mencionó,
es necesario que los caracteres estén bien dibujados
para que el software logre mantener la figura de la letra e identificarla como tal. Esto quiere decir que si
nuestro texto presenta de origen letras muy delgadas
o desgastadas (como es el caso del ejemplo con letra
itálica) el proceso de adelgazamiento no proyectará
valores reconocibles que empaten con las plantillas
almacenadas en la base de datos.
Este problema no es exclusivo de los textos en letra itálica
o gótica o romana, sino de muchos libros antiguos. Los tipos empleados por algunos impresores eran usados hasta que se desdibujaban o se rompían debido a la presión
ejercida por la prensa, en ocasiones ese desgaste puede provocar problemas en los procesos ocr e identificar
erróneamente una “i” por una “t” o una “c” por una “e”, y
reconocer “G-c-n-t-c-s” por “G-e-n-t-e-s” (imagen 8).
Imagen 7. Spanische Sprachlehre (La enseñanza del
español). Leipzing, 1795.
Imagen 8. Tipos desgastados.
Otro problema que merece especial atención es el efecto de curvatura que se presenta al abrir un libro. Este
efecto obedece a la naturaleza misma del documento,
Hildelies Balk, Lieke Ploeger, aborda este tema de manera más
8
extensa en su texto impact: working together to address the challenges involving mass digitization of historical printed text.
Gráfica 3. Porcentaje de texto no reconocido en
letra gótica.
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Los problemas de identificación de caracteres ocr para la recuperación de texto en el libro antiguo: un análisis de caso en el
Fondo Antiguo de la Biblioteca Central, unam
debido a que algunas encuadernaciones conservan costuras muy tensas que dificultan la apertura del libro para
la captura de las imágenes. El resultado de este fenómeno es una imagen con letras curveadas (imagen 9), lo
que imposibilita más el reconocimiento de los caracteres
y su reconstrucción de acuerdo con su posición original.
Imagen 9. Texto curveado.
Sumados a estos problemas se encuentran aquellos
donde nuestro software no posea la opción para reconocer, por ejemplo, caracteres griegos. Así sucede
en libros donde frecuentemente se presentan confrontados texto latino con texto griego, como en muchas
obras de la tradición clásica impresas a lo largo del
Renacimiento. En estos casos las letras griegas se
confunden con letras del alfabeto latino: la “η” (eta) por
“n”, la “ρ” (rho) por “p”, la “γ” (gamma) por “y”, etcétera.
Imagen 10. Búsqueda de “segunda” dentro del texto Anales
de la corona y reyno de Aragon. Zaragoza, 1663.
El desempeño de otros proyectos: la
herramienta de búsqueda en Google Books®
Como parte del desarrollo del presente trabajo se
decidió realizar un breve comparativo de nuestros resultados con la herramienta de búsqueda y recuperación de texto implementada por Google Books® que,
entre su vasto universo de documentos digitalizados,
contiene libros similares a los que residen dentro del
Fondo Antiguo de la Biblioteca Central, unam. Como
resultado obtuvimos que la herramienta de Google®
sí logra identificar correctamente nuestro más común
problema: la “s” larga9 (imagen 10).
¿Cómo logra Google Books® esquivar éste y otros
problemas de ocr para los libros antiguos? La respuesta la tiene Luis Von Ahn, científico y profesor de ciencias de la computación en Carnegie Mellon University y
fundador de la compañía Recaptcha10, quien desarrolló
la prueba desafío-respuesta captcha, ideada para demostrar la interacción de humanos en los protocolos de
uso de Internet y proteger a las páginas web de fraude
o spam. Esta prueba nos pide interpretar una imagen
distorsionada de un conjunto de letras y números para
teclearlos junto con los registros de formularios en línea
o al realizar una compra por medio de Internet (imagen
11). Tras la compra de la tecnología captcha por parte
de Google® en el 2009, se convirtió en la herramienta
Captura
9
de
pantalla
en:
http://books.google.com.mx/
books?id=XeFFAAAAcAAJ&q=segunda
ReCaptcha [en línea]. < http://www.google.com/recaptcha>
10
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Silvia Socorro Ballesteros Estrada, Guillermo Morales Romero, Pavel Alfredo Cedillo Pérez
de reconocimiento de caracteres para su proyecto de
digitalización que muestra al usuario, mediante la interfaz de captura, todas aquellas palabras que las computadoras son incapaces de reconocer. De este modo,
cada vez que una persona teclea en el Recaptcha® un
conjunto de caracteres para acceder a una página web
inconscientemente alimenta su base de datos, digitalizando alrededor de 100 millones de palabras diarias,
gracias a la participación involuntaria de 900 millones
de usuarios por día alrededor del mundo.11
Por un lado, entender los procesos del software empleado, y comprender paso a paso la manera como transforma las imágenes en caracteres legibles por computadora, es de gran ayuda para identificar tanto los alcances
como los límites de la herramienta y conseguir los mejores resultados de ésta; por el otro, comprender el tipo de
documentos que se someterán a este proceso sirve para
especificar los requerimientos técnicos de las imágenes
generadas en cualquier otro proyecto de digitalización
que busque la aplicación del ocr a sus imágenes.
Los objetivos de la digitalización de los libros antiguos
de la dgb fueron la preservación y difusión de estas
piezas, por lo tanto, exigió imágenes a color que capturaran la mayor cantidad de detalles inscritos en los
documentos. Pero para los procesos ocr esos detalles, como anotaciones manuscritas, pequeñas manchas, incluso la transparencia del texto impreso en el
anverso de las páginas, provocaron ruido que dificultó
la recuperación de un porcentaje elevado de palabras.
Imagen 11. Interfaz de captura de la prueba
Recaptcha.
Conclusiones
En este trabajo se presentaron los factores generales
que permiten determinar el eje de problemas comunes en la recuperación de texto por medio del ocr del
software Acrobat Reader 8 Professional®. Aunque se
aplicó un ejercicio sólo a tres casos, de aproximadamente dos millones de imágenes generadas en la digitalización del Fondo Antiguo de la Biblioteca Central
de la unam, ello permite hacernos una idea sobre los
retos por vencer si es que se planea su aplicación a la
totalidad del conjunto de obras digitalizadas.
Von Ahn, Luis. Utilizando el poder de millones de mentes
11
humanas [en línea].
tedx
Rio de la Plata, 1 noviembre 2011.
Es preciso aclarar que el objetivo que se persigue con
la implementación del proceso ocr en estos libros es
lograr la recuperación de términos o fragmentos de
palabras dentro de un vasto conjunto de documentos
digitalizados mediante la búsqueda libre. Teniendo en
cuenta esto, podemos apuntar que, a pesar de que
exista un porcentaje determinado de caracteres bien
reconocidos –sea elevado o no–, las búsquedas no se
realizan por letras aisladas, sino por palabras completas; de tal manera que una letra mal identificada vuelve
irrecuperable una palabra completa. Ahora bien, cabe
preguntarse qué tanto afectan a la recuperación de
términos los errores de identificación en palabras de
menor valor semántico como artículos, conjunciones,
preposiciones o adverbios. Además, la correcta identificación de grafemas por los procesadores ocr no
significa necesariamente una recuperación del texto
que cubra el 100% de los casos de búsqueda. Por
ejemplo, la falta de normalización ortográfica hasta la
segunda mitad del siglo xviii12 para diferenciar entre el
Martínez, Marín, Juan. La ortografía española [en línea]: pers-
12
pectiva historiográfica.
cauce,
1992, no. 14-15, p. 125-134.
<http://www.tedxriodelaplata.org/videos/utilizando-poder-
<http://cvc.cervantes.es/literatura/cauce/pdf/cauce14-15/
millones-mentes-humanas>
cauce14-15_11.pdf>
BIBL. UNIV., ENERO-JUNIO 2012 VOL. 15, No. 1
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Los problemas de identificación de caracteres ocr para la recuperación de texto en el libro antiguo: un análisis de caso en el
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grafema “v” con valor vocálico y consonántico produjo textos donde aparece tanto “Tesaurus” como “Tesavrus”, “Segvunda” como “Segunda”, “Vltima” como
“Ultima”; incluso, si nos adentramos a estudiar los textos latinos nos encontraremos con el empleo de los
grafemas “i” y “j” con el mismo problema, o el empleo
de grafemas especiales para diptongos como “æ” (ae), “œ” (o-e). Los casos se amplían si consideramos
también que por economía del espacio dentro de una
página un impresor podía elidir algunas letras de ciertas palabras conocidas por contexto, como “homes”
por “homines” o “Dmūs” por “Dominus”.
Las comparaciones nos ayudan a tener una mejor perspectiva de los resultados obtenidos. La ventaja de recuperación con Google Books® radica en el empleo de una
herramienta que no delega toda la responsabilidad a una
computadora, sino involucra la participación de seres humanos en la conversión de textos análogos a digitales.
Para nuestro caso es preciso comprender la naturaleza
de los documentos históricos, los procesos de su digitalización y el desarrollo de software cada vez más innovador para la recuperación de texto, esto nos permitirá
implementar las herramientas correctas que permitan
rescatar el legado cultural vertido en estos libros para
que sea incluido como una fuente de información accesible en la generación de nuevo conocimiento. a
Obras consultadas
Acrobat ocr [en línea]: make your scanned documents
searchable. Acrobat blog insights, trends, news and
highlights on all things Acrobat. <http://blogs.adobe.
com/acrobat/acrobat_ocr_make_your_scanned/>
[Consulta: mayo 2012].
Hildelies, Balk, Lieke Ploeger. impact: working
together to address the challenges involving
mass digitization of historical printed text. oclc
Systems&Services, 2009, vol. 25, no: 4, p.233–248.
[en línea]. Encyclopædia Britannica: Science & Technology. Britannica Academic Edition. <http://
www.britannica.com/EBchecked/topic/430371/
ocr> [Consulta: 7 mayo 2012].
ocr
ReCaptcha [en línea]. <http://www.google.com/
recaptcha> [Consulta: mayo 2012].
Llevando la teoría a la práctica [en línea]: tutorial de
digitalización de imágenes. Biblioteca de la Universidad de Cornell, Departamento de Investigación.
<http://www.library.cornell.edu/preservation/
tutorial-spanish/conversion/conversion-04.html>
[Consulta: mayo 2012].
Tutorial [en línea]: Digital Resolution Requirements for
Replacing Text-Based Material: Methods for Benchmarking Image Quality. The Comission on Preservation and Access. <http://www.clir.org/pubs/
reports/pub53/pub53.pdf> [Consulta: mayo 2012].
Martínez, Marín, Juan. La ortografía española [en
línea]: perspectiva historiográfica. cauce, 1992, no.
14-15, p. 125-134. <http://cvc.cervantes.es/literatura/cauce/pdf/cauce14-15/cauce14-15_11.pdf>
[Consulta: 7 mayo 2012].
Von Ahn, Luis. Utilizando el poder de millones de mentes humanas [en línea]. TEDx Rio de la Plata, 1 noviembre 2011. <http://www.tedxriodelaplata.org/
videos/utilizando-poder-millones-mentes-humanas>
[Consulta: mayo 2012].
BIBL. UNIV., ENERO-JUNIO 2012 VOL. 15, No. 1
34
Nafiz Arica, Fatos T. Yarman-Vural. Optical Character Recognition for Cursive Handwriting. ieee, 2002,
vol. 24, no. 6, p.801-813.